【摘 要】
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近年来,大量非线性负荷接入电网以及其它扰动源的存在,进一步恶化了供电质量;同时精密仪器和智能化设备的广泛应用,对供电质量又提出了更加苛刻的要求。因此,对电能质量扰动
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近年来,大量非线性负荷接入电网以及其它扰动源的存在,进一步恶化了供电质量;同时精密仪器和智能化设备的广泛应用,对供电质量又提出了更加苛刻的要求。因此,对电能质量扰动信号进行研究与分析具有非常重要的意义。本文采用近年来信号处理领域的研究热点——原子分解算法,来分析电能质量扰动信号。本文在分析Gabor原子库的基础上,针对其规模巨大无法实用化的问题,对其进行合理的离散化处理;针对匹配追踪算法(Matching Pursuit,MP)存在的过匹配现象和非正交投影问题,采用正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP),将所选出的原子正交化,以改善算法收敛性;针对其计算量大的问题,提出采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对其进行优化。并以四种扰动信号为例,研究分析基于Gabor原子库的PSO-MP算法和PSO-OMP算法的信号重构性能和收敛性,验证了PSO-OMP算法性能更优。考虑到电能质量扰动信号中存在一定的噪声,研究了基于PSO-OMP算法的消噪原理及方法。通过实验手段提出了阈值判决方法,并得出阈值的选取与信号长度相关的结论。通过设置合理阈值,采用Gabor原子库及PSO-OMP算法对常见的6种单一扰动信号和4种复合扰动信号进行消噪处理,并与小波变换软、硬阈值方法进行比较分析。仿真结果表明,本文所提方法能有效的分离噪声和信号,达到很好的消噪效果。将PSO-OMP算法与RBF网络相结合用作电能质量扰动信号的识别分类。先利用工频信号原子库将工频信号从待分析信号中分离,再用原子分解优化算法提取残余信号的特征量作为RBF网络的输入,实现对电能质量扰动信号的识别。仿真算例表明,本文所提方法由于本身具有抗噪性能,在不同信噪比的条件下,对单一扰动和多重扰动均有很好的识别效果。
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